類ChatGPT大模型對高校思想政治教育工作的價值、困境及應對

曹 杰

類ChatGPT大模型是生成式人工智能的標志性、代表性事物,也是我國布局數字教育、搶占世界高等教育制高點的最前沿賽道。類ChatGPT大模型作為一項新技術,其特性和技術應用蘊涵著育人的工具價值,為新時代思想政治教育工作提供了全新視域和試驗場,已引發包括思政教育主客體在內的不同群體的關注和試用,形成了一種新的研究旨向和實踐場景。

1. 類ChatGPT大模型對高校思想政治教育工作的價值意義

愛因斯坦認為,科學以2種方式影響了人類事務,“第一種方式是大家都熟悉的:科學直接地、并且更大程度上間接地生產出完全改變了人類生活的工具。第二種方式是教育性質的——它作用于心靈”(愛因斯坦,1979)。類ChatGPT大模型等生成式人工智能作為新技術,其作為工具的實踐理性與作為觸達心靈的價值理性,使其具有了融入高校思想政治教育的可行性和現實意義,具體表現在開放性、交互性、思想性、數字性等方面的連接融通和高度契合。

1.1 開放性的契合

開放性是類ChatGPT大模型生成式人工智能的主要特性,一方面,其鏈接和整合的互聯網資源是海量的、開放的,它基于大數據、云計算、區塊鏈等系統集成的知識流量和數據模型進行萬物互聯,所依賴和挖掘的是已有的、公開的、可抓取的基礎資源。另一方面,其所建構的大語言、大數據模型,需要多模塊、多鏈條協同共享和互通互聯,技術原理和生成過程透明開源,最終面向不同的群體開放知識成果。開放性同樣是高校思想政治教育工作的重要屬性和主要功能。一直以來,高校思想政治教育工作能夠充分利用互聯網的每一次技術革新和迭代升級,從理論實踐和形式內容構建多維度、開放式的工作體系和知識體系。同時,其所面向和服務的群體早已突破青年學生的界限,愈發具有社會性和普遍性。因此,類ChatGPT大模型與高校思想政治教育工作之間可以深度嵌入,融合開放,甚至互為體系。

1.2 交互性的契合

類ChatGPT大模型的本質屬性是交互性,生成式人工智能通過機器語言學習和訓練,實現人機對話的最基礎功能。不僅于此,其還能根據條件變化和復合任務的調整,實現策略和行為的自適應,以滿足不同的場景和功能需求。這不僅給高校思想政治教育工作的開展帶來了新的契機,還為其提供了最為先進的交互平臺。高校思想政治教育工作的根本任務是立德樹人,育人的本質就是知識和思想傳遞、碰撞交互的過程。一方面,師生之間的課堂學習和課外互動需要交互,思政教師進行教育管理和價值引領,青年學生作出一定的行為響應,需要交互。另一方面,思想政治教育工作者借助新媒體、新技術,搭建交互式的網絡社區或社交平臺,或者利用微博、微信、抖音、B站等現有的、成熟的互聯網平臺開展思想政治教育工作,甚至可以利用類ChatGPT大模型開展更有針對性、精準性的交互學習和思想引導。因此,交互性是兩者的主要特征和基礎應用方向,類ChatGPT大模型可以整合、學習思政體系的全要素內容和案例,適應不同類型學生多層次、多維度的學習需要和思想訴求,把傳統的思政優勢轉化為平臺優勢和第三方策略支持與信任優勢。思想政治教育工作者則需要轉變固有思維定式,在傳統的思政交互模式中融入更多生成式人工智能的交互成果,或者更多借助生成式人工智能的平臺和資源搭建全新的交互場景和敘事應用,來實現思想政治教育的目標。

1.3 思想性的契合

作為一項前沿新技術,類ChatGPT大模型本身沒有思想性,即生成式人工智能本身沒有意識,但其通過機器深度學習技術,模擬人的創新理念和思維,生產出帶有一定思想內容和價值的文本、語言、圖像、故事和對話等,甚至創作出具有邏輯性和連貫性的小說、論文和劇本。因此,經過千億級數據采集和學習,以及千億級參數集成推演,其鏈接的內容、過程中的邏輯運算素材和最終生成與輸出的內容具有一定思想性,整個過程顯示,類ChatGPT大模型本身不生產“思想”,它只是“思想”的搬運工,但它所輸出的“思想”表達更清晰,反饋更專業,甚至展現的“思想”更深刻。思想性是高校思想政治教育工作的本質屬性,它承擔的主要職責就是在帶有政治屬性的思想體系下,由受過思想教育專業訓練的教師,將具有思想性的內容傳授給思想多元的青年學生,進而實現思想啟迪和價值引領。兩者至少在3個方面是高度契合的:其一,兩者取材的數據或內容的來源是場域的包含關系,類ChatGPT大模型的基礎素材更寬泛,“思想”接口的數據庫更厚實;其二,“思想”供給的主客體是契合的,且由于大模型的開放性和交互性,主客體的界限進一步消弭,包括思政工作者在內的每個人皆可是人機對話的主體,人人又都是信息接受和被影響的客體;其三,“思想”最終輸出的旨向和向度是一致的。從技術終端和教育目的角度來看,兩者都實現了“思想”輸出的閉環,且從一定意義上可以互為方式和手段,互相推動體系的雙向促進和創新轉化。

1.4 數字化的契合

綜觀人工智能發展史,一方面,類ChatGPT大模型是信息技術發展到一定階段的產物,也是數字化積累到一定程度的結果。反過來,它的出現又進一步推動了數字化時代的變革。另一方面,大語言大模型學習交互的基礎是數據庫和數字化的內容。其信息處理的過程是將多模態的素材轉化為可響應、可批量處理的多種類型的數據。最終輸出的結果也是可識別、可量化的文本、聲音、圖像等多種數據形態。不僅如此,類ChatGPT大模型可以鏈接工業、產業等經濟社會的方方面面,帶動整個社會生產要素的數字化。教育的數字化浪潮已經到來,作為教育的橋頭堡和主陣地,高校思想政治教育的數字化是數字教育轉型的必然要求。要實現這一目標,必須在傳統的思政體系中進行數字賦能,創設更多的數字應用場景,提升思政教師數字能力和青年學生數字素養,主動融入類ChatGPT大模型催生的數字變革,重塑教育的內涵和形態。因此,數字化代表著新興技術的重要載體和方向,既是兩者的重要鏈接點,也是各自數字體系建構和創新發展的內生驅動。

2. 類ChatGPT等大模型對高校思想政治教育工作的沖擊困境

高校思想政治教育有成熟的體系和傳統的優勢。類ChatGPT大模型作為一種新生事物,其在思政領域的全場景全體系應用,尚缺乏一定的時機、基礎和條件。但毋庸置疑,生成式人工智能自身的特性和應用的短板也必然給高校思想政治教育帶來一定的困境和沖擊。

2.1 單向度交互

類ChatGPT大模型本質上是一種人機對話,最基本的功能是檢索引擎。雖然通過反復的機器學習,其反饋的信息更有針對性、場景感,也更加人性化,但無法改變它本身的機械訓練和模型邏輯化的痕跡。因此,從本質上看,雖然其采用的是交互的形式,但終端呈現的結果仍是人與機器之間的單向度對話。而思想政治教育工作最基本的要求則是思想與心靈的交流。這種交互是帶有思想和情感的現實的、立體的、多維度的,甚至是帶有一定沖突的同頻共振,是更高形式的思維過程。盡管類ChatGPT大模型信息處理技術的數據容量越來越大,給出的答案越來越有邏輯和情感化因素,但它仍然無法代替人與人之間的智慧、經驗和思想碰撞,它無法通過簡單問答和被動檢索全面深入了解個體成長歷程、情感沖突和思想動態,更難以掌握某一或多個群體的真實思想狀況,以及群體中每個個體或某一部分個體的實際情況。其次,類ChatGPT大模型建構的對話模式是一對一或一對多的線性交流模式,這不是一個網絡社區的概念,也不具有論壇的功能,基于ChatGPT大模型的用戶與用戶之間的社群交流會受到限制。再者,高校思想政治工作需要一定的政策環境、文化條件和氛圍營造,是多種因素復合作用的綜合體,這樣更有利于觸及青年學生的思想深處,達到較好的教育效果。ChatGPT大模型只是一個技術工具,其本身并不具備思政教育的應用條件和環境。

2.2 同質化生產

ChatGPT大模型等生成式人工智能代表著技術前沿,互聯網頭部企業和用戶群體均對它保持極大關注,大量資本涌入相關領域,風投融資不斷熾熱化,由此也大大增加了同質化的風險。一是生成式人工智能工具的同質化。2022年11月,美國人工智能公司OpenAI發布了大型語言模型ChatGPT。與OpenAI關聯密切的微軟率先將其接入了旗下的必應搜索引擎和Edge瀏覽器,谷歌、臉書等企業則迅速推出了其競爭品。在國內,包括百度、京東、360在內的多家企業也都陸續宣布要推出對標ChatGPT的產品(陳永偉,2023)。因此,在全球范圍內,生成式人工智能工具在工作原理、功能、產品等方面已出現同質化趨勢。二是生產內容的同質化。類ChatGPT大模型本質上是一個語言處理機制,其運行原理和邏輯框架在運行模式上差異不大,而且其抓取的數據基本都來源于互聯網公開的內容,因此同一范疇議題設置的交互結果、得出的回答從層次到內容基本一致。此外,作為一個網絡平臺,其原創內容的生產與供給不足,引導議題設置和主動創作內容的能力有所欠缺,同時,忽視了產品的品牌化、特色化運營,網絡空間內容良莠不齊、野蠻生長、同質化嚴重的情況仍然存在。三是用戶群體的同質化。一方向,生成式人工智能按照其規則創作的內容越來越契合人的心理,產生一定的共情共理,潛移默化地影響甚至引導著人們的行為,形成了趨同化的群體。另一方面,跟風心理是網絡群體的共性,對ChatGPT等新事物的群集化應用,一定程度上形成同質化的群體行為。

2.3 迭代化升級

類ChatGPT大模型正引領著互聯網信息技術的風潮,但它一定不是最終形態的人工智能。迭代升級是互聯網發展最明顯的特征。一方面是技術層面的迭代升級。從互聯網技術的基礎建設時期到PC互聯網時期,再到移動互聯網時期,再到元宇宙時期,互聯網迭代的速度越來越快,周期越來越短,交互越來越智能。與之相伴隨的是,高校思想政治工作借助互聯網技術,也經歷了大學生在線、論壇BBS、博客時期、易班、短視頻直播等階段,每一次迭代升級,對高校思想政治工作體系都會產生不同程度的沖擊,因為青年學生在哪里,網絡陣地就在哪里。要做到與青年學生思想的合拍共振,就必須緊跟互聯網發展的時代步伐。事實上,思政工作體系的升級要比互聯網技術的迭代升級遲緩一些,有時當工作體系還在適應和完善的時候,互聯網技術已到下一個風口。另一方面是思維層面的迭代升級。“迭代”是互聯網思維的核心思維之一。與用戶思維、流量思維、平臺思維等互聯網思維不同,迭代思維強調的是見微知著和快速更新,這種迭代是一種持續的狀態,帶有一定的不確定性。即使是類ChatGPT大模型也一直處于快速迭代的“自我革命”之中。而高校思想政治教育工作的核心思維是政治性、思想性和穩定性。從這個意義上看,兩者在思維層面是存在沖突的。因此,無論是生成式人工智能的技術理性還是價值理性,其迭代升級對高校思想政治工作體系的沖擊顯而易見,必然會給高校思政教育工作帶來一段時間的震蕩期和適應期。

2.4 普適性實踐

類ChatGPT大模型的普適性實踐是指其從一個概念,經過不斷迭代升級,最終真正應用到各個行業產業中發揮推動作用,給新一輪信息技術革命進程帶來積極而重要的影響。其一,從開發進程上看,類ChatGPT大模型整體還處于從概念到迭代升級的階段,部分大模型還處于建設初期,數據庫和語料庫還在整合,參數基數量級不夠,與行業產業的結合基本處于可能性研究和嘗試階段。世界各國對生成式人工智能的推動尚處于布局和基礎設施建設初期。因此,目前遠沒有達到嵌入、應用于高校思想政治教育工作體系的程度。其二,從場景實踐上看,類ChatGPT大模型目前主要應用是問答檢索,相當于深度人工智能版的搜索引擎。其給出答案的邏輯性和清晰表達帶來了很大的震撼。目前階段的研究和應用更側重于對未來工作和生活場景的宏觀設想和長遠規劃,還缺乏人工智能產業的應用實踐。高等教育是政治性、公益性導向的事業,其對技術前沿行業和產業的反應和應用進程要慢得多。其三,從群體適用上看,類ChatGPT大模型并沒有對適用群體作出限制,而高校思想政治教育工作的主客體是相對特定的。一方面,思政教師群體還沒有完全意識到這一新生事物對思政工作體系帶來的沖擊和深遠影響,不僅缺乏必要的科普啟蒙和培訓,而且也沒有基于生成式人工智能的工作界面或教學載體。另一方面,青年學生群體已經在類ChatGPT大模型新奇體驗中掌握技能,開展一對一的個性應用。即在類ChatGPT大模型相關領域,思政教師群體與青年學生群體沒有實現同步入駐、同頻共振,高校思想政治教育工作已經出現了灰色地帶或空窗期。

2.5 安全性風險

自類ChatGPT大模型興起之初,安全性方面的風險一直被持續關注。為促進生成式人工智能技術健康發展和規范應用,國家互聯網信息辦公室起草了《生成式人工智能服務管理辦法(征求意見稿)》,這是在生成式人工智能興起之初,在最短的時間內形成的一套管理辦法,對大語言模型進行規范和引導,創下了近幾年來網絡領域立法的最快紀錄,進一步凸顯了國家對這一技術及風險的高度重視。一是價值導向方面的風險。大模型所鏈接的海量數據源于互聯網和數據庫,其所生成的文本、圖像、視頻等內容也是以此為基礎。互聯網是意識形態斗爭的主陣地、最前沿,歷史虛無主義、網絡民粹主義等思潮和錯誤言論,網絡亞文化以及網絡暴力、詐騙、色情、犯罪等內容充斥網絡空間,網絡意識形態工作面臨巨大風險挑戰。在這種情況下,類ChatGPT大模型在主流思想引導和價值判斷方面容易產生問題。而這恰恰是高校思想政治教育工作需要克服的難題。二是數據安全方面的風險。一方面,類ChatGPT大模型本身的算法模型存在安全性和防御技術問題。另一方面,基于模型輸出可能造成數據泄露風險。不僅其使用數據庫的合規問題受到質疑,而且使用類ChatGPT大模型過程中涉及的敏感信息、核心機密、商業秘密等都可能成為其迭代更新訓練的內容。而高校思政政治教育工作中的意識形態工作、安全穩定、重大輿論斗爭等均具有涉密屬性。三是個人隱私泄露的風險。類ChatGPT大模型能夠通過問答和檢索收集用戶信息納入數據庫用于學習、訓練,還可以用來進行網絡跟蹤和畫像。此外,其難以避免被惡意濫用,生成惡意軟件和釣魚網站郵件等,非法獲取或誘騙用戶信息,導致網絡詐騙事件發生。青年學生群體思想尚未成熟,缺乏安全防范意識,容易墜入利用深度人工智能所編織的虛擬世界的陷阱。

3. 高校思想政治教育工作的應對策略

類ChatGPT大模型給高校思想政治教育工作帶來了機遇,也帶來了前所未有的沖擊。要實現思政教育的傳統優勢與類ChatGPT大模型的結合,使高校思想政治教育工作搭上生成式人工智能的快車道,必須從定位、功能、實踐、治理等多個維度,盡快跟上信息技術發展步伐,采取有效應對策略,縮短技術適應期,增強思政系統張力,煥發思政體系創新活力,賦能相關用戶群體和工作載體,最大限度將類ChatGPT大模型的工具價值和技術應用轉化為思想政治教育工作守正創新的強大勢能動能。

3.1 定位層面:明確4個導向

一是“思想為體、技術為用”導向。在利用類ChatGPT大模型開展高校思想政治教育工作時,首先要明確在整個工作體系中,思想政治教育工作處于主體地位,類ChatGPT大模型作為工具處于輔助地位,兩者不能本末倒置,體用顛倒,也不能一味追求新技術,在基礎條件不具備的情況下生搬硬套,避免盲目崇尚技術導致無序鏈接、工作錯位的情況出現。二是價值引領導向。類ChatGPT大模型和高校思想政治教育工作兩者的深度融合,必須充分體現高校思想政治教育工作的政治屬性和思想引導功能,強化陣地意識,主動加強議題設置,用主流思想輿論和優質網絡內容搶占生成式人工智能的新陣地、新高地,從輸入端、過程端、輸出端把好整個工作鏈條的思想導向,增強思政工作的政治導向。三是問題導向。充分挖掘類ChatGPT大模型的技術優勢,有針對性地破解傳統思政體系中固有的的難題和癥結,重點圍繞青年學生群體思想和行為存在的突出問題,以及輿論場和網絡陣地同場不同頻的現象,借助新技術、新應用,找準靶點靶向,連接師生共同的興趣點,賦能精準思政。四是“時度效”(時機、力度、效果)導向。堅持用戶思維,注重群體體驗和實踐效果,把握時代時事時勢重要節點,以思政教師群體更加易于接受、動態感知,青年學生群體更加喜聞樂見、愿意參與的形式,構建以不同群體應用場景體驗為核心的考量評價體系,不斷提高思想政治教育工作的時代感和實效性。

3.2 功能層面:打造四大核心承載功能

按照類ChatGPT大模型與高校思想政治教育工作深度融合的定位,必須開發能夠承載這一定位的核心功能或主陣地,將大模型的先進技術優勢轉化為推動思政工作守正創新的機制優勢。一是思政資源配置的承載功能。思政體系的創新轉型是一個系統工程,大模型的建設和升級也不是一朝一夕之功。在支撐兩者交互支撐的過程中,相關資源的匹配至關重要。包括政策資源、課程資源、人力資源、硬件設施、專項經費、環境條件等在內的資源供給是必要的前置基礎,需要形成可持續性的、較為完備的保障體系。二是多模塊協同育人承載功能。類ChatGPT大模型和高校思想政治教育工作是各自獨立的2個領域,前者有其多模塊、自成體系的工作原理和運行機制,后者也有健全的“三全十育人”的工作體系。實現兩者的共生互動,并不是兩個體系各模塊機械、簡單地“加減乘除”,而是要有一個嵌入式、融合多模塊、有機協同的模式或機制,實現2個體系內外模塊間運行良好,交互自洽為一個更高位階的整體。體系的深度融合,才是實現兩者有機統一、匯聚育人合力的關鍵要素。三是優質內容生產承載功能。在全媒體和智能時代,內容為王、渠道為要是黃金準則。作為一個新興的網絡平臺,其空間內容的質量和輿論的生態如何,對青年學生的思想將產生直接而重要的影響。因此,高校思想政治教育工作與類ChatGPT大模型功能無縫鏈接的同時,要同步考慮海量優質內容的供給。應打造一定數量級的優質內容數據庫和鏈接渠道,在終端檢索源端口和前端交互界面,主動豐富內容生產,最大限度用主流聲音占領并引導輿論場,最大程度摒棄互聯網不良信息,營造有利于青年學生成長的相對清朗的網絡環境。四是友好社群服務承載功能。青年一代被稱為“網絡原住民”,他們思想多元,對新興事物保持好奇和興趣,喜歡在網絡社群聚居灌水潛水,表達欲望較強,樂于擔當網絡意見領袖,同時也容易受網上一些錯誤思潮或不當言論的影響。思政教師群體要動態感知青年學生思想動態,首先要掌握他們在哪個網絡陣地上聚居發聲。而類ChatGPT大模型目前的人機交互還是一對一、一對多的模式,尚未形成成熟的網絡社群交流模式或論壇模式。因此,無論是從高校思想政治教育工作需要出發,還是從用戶群體的社交需求來看,必須依托類ChatGPT大模型構建一個虛擬的前端匿名、后端實名的網絡社區,從中實現學習、工作、生活、社交、實踐等一站式服務。

3.3 實踐層面:構建可持續的五大應用場景

類ChatGPT大模型與高校思想政治教育工作相結合的驅動力在于應用場景的布局和建設。場景的體驗感很大程度上影響著用戶群體對新興事物的熱情和駐留與否。因此,要搭建一個與高等教育思想政治教育相契合的定制化、場景化、個性化的虛擬應用案例。一是學習教育場景。類ChatGPT大模型給青年學生帶來的最大改變是學習方式的變革。對高等教育的最直接沖擊就是對傳統教學模式的影響。青年學生獲取知識和經驗的方式較以前發生很大變化,通過大語言大模型可以輕松獲得數量級訓練集成的專業回答,甚至能在其輔助下完成撰寫論文、劇本、音視頻等任務。這一功能特別受用戶群體的喜愛。相當一部分的美國大學生使用ChatGPT寫論文,導致一些大學不得不出臺相關禁止性規定。即便如此,類ChatGPT大模型也不可能代替傳統課堂的面對面知識傳授與思想交流。因此,要充分利用這一對學習方式帶來的變化,借助虛擬現實和人工智能技術,搭建包括高校思想政治教育在內的全課程學習場景,讓學生坐在家中就仿佛置身課堂,聆聽全球最優質的課程。二是智慧社區場景。除了學習變革,還要有適應青年學生社交需求的虛擬社區。與傳統網絡論壇,抖音、B站等視頻平臺不同,智慧社區更加立體化、場景化,交互性更強,社交功能更強大,社區黏合度更高。三是消費文娛場景。除了學習和社交功能,還需要根據青年學生的生活習慣、消費狀況和文娛偏好等設計相關元素的場景。這樣與用戶群體生活息息相關的相當一部分訴求,在生成式人工智能平臺中可以實現,深度“AI+電商”“AI+文旅”“AI+科普”“AI+游戲”等都是類ChatGPT大模型企業爭相嘗試和推動產業化的領域。高校思想政治教育工作應充分利用這些場景,甚至定制某些更加契合青年學生思想和成長特點的專屬功能,構建一個平行于現實社區的逼真的虛擬社區。據預測,到真正的元宇宙時代,用戶有可能用大部分時間沉浸在虛擬社區,而現實社區將可能成為一種附屬,只用來滿足最基本的生活需求。鑒于此,基于類ChatGPT大模型搭建更加生活化、仿真化、情景化的思政育人功能,面向未來的意義更為重要。四是社會實踐場景。將類ChatGPT大模型的社會屬性和工具屬性相結合,賦能社會實踐活動。一方面,高校思政教育工作者需要通過參加生成式人工智能實踐項目,體驗未來社會的生活圖景。另一方面,高校思政教育工作者需要主動參與網絡社區治理,開展網上志愿服務和公益活動,傳播網絡文明,提升師生數字素養。這是高校思想政治教育工作的重要組成部分。五是健康陪伴場景。隨著學習科研壓力的增大,青年學生的心理問題非常嚴峻。他們在現實中遭遇困境,產生迷惑,希望在虛擬社區排解情緒或尋找慰藉。而長期浸淫在更加深度智能的網絡社區,一旦回到現實世界又容易產生較大的心理差異,導致身心處于亞健康狀態。因此,需要具有強大心理調適功能的健康陪伴場景,創設不同類別的智能仿真機器人,在適應現實與虛擬世界、融合前沿技術與人文關懷中培育智慧思政。

3.4 治理層面:從源頭和過程規避五大風險

互聯網治理是一項系統工程,國家平均每年出臺2—3部規范性法律文件,開展諸多專項治理來清朗網絡空間。即使這樣,網絡亂象也沒有得到根治。特別是以類ChatGPT大模型為代表的生成式人工智能技術不斷迭代升級,致使網絡意識形態面臨新的挑戰,網絡立法規制還存在一定盲區。因此,要從源頭和過程防范和化解新技術帶來的風險,最大限度減少對高校思想政治教育工作的沖擊。其一,抵御意識形態底線風險。類ChatGPT大模型具有輿論動員的屬性。一些錯誤思想、敏感或不當言論容易在平臺上累積、發酵,甚至發生線上動員、線下聚集的群體性事件。因此,網絡治理的核心是抵御意識形態風險,這是高校思想政治教育工作的根基。根基不牢,高校思想政治教育工作與類ChatGPT大模型的融合共贏就是無源之水、空中樓閣。其二,壓制平臺野蠻生長風險。除了短視頻平臺的井噴式增長,類ChatGPT等大語言大模型平臺正處于無序生長狀態。長期的流量驅動法則,導致一些平臺運營模式和用戶內容生產偏離網絡治理的秩序規則。為了引流、吸粉,平臺不斷擴展渠道和空間,衍生新的載體,但平臺往往疏于管理,甚至一味堅持流量至上,故意躲避監管,導致陣地出現管理的灰色地帶。其三,消解思政體系與新技術同場不同頻的風險。高校思想政治教育工作所處的輿論場,主流聲音和民間輿論交織混雜,新技術、新工具對輿論場形成新的沖擊。思政工作者對輿論場和新技術的感知駕馭能力有待提高,而青年學生對新事物的適應性較強。即原本駁雜的輿論場上并未解決的同場不同頻的現象將更加凸顯,思想引領的難度增大。另外,傳統的課堂教學模式和課程供給同樣面臨同場不同頻的問題。因此,需要充分利用新技術調制解頻,消弭價值、技術和思政體系的融合鴻溝,動態感知青年學生的思想變化,賦予更多生活和故事場景,融入更多潛移默化、過程輔導的元素。其四,規避數據合規風險。大模型的基礎是數據,其中必然涉及高校思政系統內部自建數據庫的保護、外接數據庫的鏈入合規和數據抓取、存儲、使用中的風險,形成完善的數據風險解決方案,這是深度融合過程無法避開的重要環節。其五,網絡安全風險屏障。應加強類ChatGPT大模型法律適用的保障,特別是加強對青少年、未成年人等特殊群體的保護。推動網絡安全、數據安全、個人信息保護等相關法律法規在大數據大模型中的延伸適用,尤其是在高校思想政治教育領域進行加權保障適用,強化涉網絡安全風險防范評估。同時,借助國家網絡安全宣傳周和數字素養提升月活動,提升師生網絡安全素養,構建政府、社會、高校、企業、個人等多方主體參與的網絡綜合治理體系。